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Parallel computing Toolbox

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by

khalil maalej

on 4 November 2013

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Transcript of Parallel computing Toolbox


Plan de la présentation
Description [1]
Principales fonctionnalités et applications [2]
Parallel Computing Toolbox (MATLAB)
Quelques avantages de la programmation parallèle
Description
Principales fonctionnalités et applications de la programmation parallèle
Quelques avantages de la programmation parallèle
Vidéo (http://www.mathworks.fr/videos/parallel-computing-toolbox-overview-69513.html)
Webinars: http://www.mathworks.com/products/parallel-computing/webinars.html
Videos et exemples: http://www.mathworks.com/products/parallel-computing/examples.html
Parallel Computing Toolbox™ permet de résoudre des problèmes qui font appel aux calculs complexes et gourmands en données à l'aide de processeurs multicœurs, GPU et clusters d'ordinateurs;

Les constructions de haut niveau (boucle For parallèle, types de tableaux spéciaux et algorithmes numériques parallélisés) permettent de paralléliser les applications MATLAB sans programmation CUDA (Compute Unified Device Architecture),(http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA), ni en MPI (Message Passing Interface),(http://en.wikipedia.org/wiki/Message_Passing_Interface);

Fournit douze workers (moteurs de calcul MATLAB) pour exécuter les applications localement sur un bureau multicœurs;

Sans changer le code, on peut exécuter la même application sur un cluster d’ordinateurs ou une grille de calculs.
Boucle FOR parallèle (parfor) permet exécuter des algorithmes de tâches parallèles sur plusieurs processeurs;

Peut supporter la CUDA (Compute Unified Device Architecture) pour GPUs NVIDIA;

Possibilité d'exécuter douze WORKERS localement sur un ordinateur de bureau multicœurs;

Exécution interactive des applications parallèles;

Utiliser Parallel Computing Toolbox pour exécuter des applications sur un bureau multicœurs avec 12 WORKERS disponibles dans la boîte à outils, pour bénéficier des GPU et pour étendre à une ferme informatique.
Accélération des applications à tâches parallèles [3]
Il est possible d'accélérer certaines applications en les organisant en des tâches indépendantes et en exécutant plusieurs tâches simultanément;

"parfor" est une construction de boucle For parallèle qui peut distribuer automatiquement des tâches indépendantes à plusieurs workers MATLAB;

Cette construction détecte automatiquement la présence des workers et rétablit le comportement série si elle n’en détecte aucun.

On peut utiliser des boucles For parallèles dans des scripts et des fonctions MATLAB et les exécuter en mode interactif et hors ligne.
Accélération des calculs MATLAB avec des GPU [4]
Parallel Computing Toolbox fournit GPU Array, un type de tableau spécial avec plusieurs fonctions associées qui permettent de réaliser des calculs sur des GPU NVIDIA compatibles CUDA directement depuis MATLAB.

Les fonctions incluent des opérations de précision et plusieurs opérations algébriques linéaires telles que "lu" et "mldivide", également connu sous le nom d'opérateur antislash (\);

La boîte à outils fournit également un mécanisme qui permet l'utilisation des noyaux existants GPU basés sur CUDA directement depuis MATLAB.
Exécution d'applications parallèles en modes interactif et batch [5]
Avec la commande "matlabpool", il est possible de connecter la session MATLAB à un pool de workers MATLAB qui peuvent soit exécuter localement sur le bureau (avec la boîte à outils) ou sur un cluster d'ordinateurs (avec MATLAB Distributed Computing Server) pour configurer un environnement d'exécution parallèle interactive spécialisé.

L'exécution d'applications de manière interactive est adaptée lorsque le temps d'exécution est relativement court.

Lorsque les applications doivent être exécutées durant un long moment, il est possible d'utiliser la boîte à outils pour les configurer de manière à ce qu'elles s'exécutent comme des tâches en batch. Cela permet de libérer la session MATLAB pour d'autres activités pendant l'exécution des applications MATLAB et Simulink volumineuses.
Khalil Maalej, B.Sc. (ing.)
Étudiant à la maîtrise en ingénierie-concentration génie mécanique
Professeur: Adam W. Skorek Ph.D. FEIC, FIEEE
Cours: GEI 6036 Technologies nouvelles et techniques émergentes
Date: 08/10/2013
Vidéo (http://www.mathworks.fr/videos/parallel-computing-toolbox-overview-69513.html)
Vidéo
[1] http://www.mathworks.com/products/parallel-computing/index.html
[2] http://www.mathworks.com/products/parallel-computing/description1.html
[3] http://www.mathworks.com/products/parallel-computing/description4.html
[4] http://www.mathworks.com/products/parallel-computing/description5.html
[5] http://www.mathworks.com/products/parallel-computing/description8.html
Webinars: http://www.mathworks.com/products/parallel-computing/webinars.html
Réferences
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